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Une troisième voie entre l’État et le marché

 | 
Martine Antona
, 
François Bousquet

1 - Gouverner en commun

Ni État, ni marché

Traduction de Martine Antona et François Bousquet

Texte intégral

Dans cette conférence ouverte aux non-scientifiques, Elinor Ostrom présente ce qu’elle entend par cette « organisation en commun des ressources », ces communs, ce « ni État, ni marché », titre de sa conférence. Elle introduit donc ses travaux dans leur diversité et souligne leur sens : on peut expliquer pourquoi des acteurs s’organisent et collaborent pour gérer des ressources en commun, ce que l’on observe dans la réalité. Elle montre comment, avec des recherches empiriques qui mobilisent de nombreuses méthodes, elle a contribué à identifier de nombreuses variables, de nombreux facteurs qui expliquent cette coopération.

Les théories conventionnelles, qu’elle a contestées, décrivaient des individus isolés qui, en fonction de leur intérêt propre et égoïste, ne pouvaient ni trouver des règles qu’ils s’imposeront à eux-mêmes, ni contribuer à un résultat collectif satisfaisant pour la société. Les solutions proposées à ce problème par ces théories sont la privatisation ou l’intervention de l’État.

De ces travaux, on peut retenir une double conclusion. D’une part, il n’y a pas de relation entre une règle spécifique et le succès d’un système de gouvernance. C’est le respect d’un ensemble de principes directeurs qui permet la robustesse des systèmes de gouvernance. D’autre part, on peut montrer que la diversité et l’emboîtement des unités de gouvernance ne sont pas un handicap mais un atout pour une gestion durable.

1 Elinor Ostrom

2Merci à tous de m’avoir invitée. C’est merveilleux d’être de retour ici après tant d’années. Vincent, mon mari, va vouloir que je lui fasse un rapport très détaillé et minutieux et savoir tout ce qui se passe ici maintenant car il a gardé de très bons souvenirs de son séjour intellectuel et de sa visite de la ville. Je vais vous parler d’une problématique qui n’a pas toujours été une partie clé de la recherche universitaire ou politique. Je ne vais donc vous parler ni de l’État, ni du marché. Quand j’ai commencé mon travail académique, on m’a appris qu’il existait deux types d’organisation et que le monde n’était constitué que du marché ou de l’État. On considérait comme quelque peu archaïques des communautés organisant collectivement l’utilisation des ressources, ces communautés n’avaient pas saisi le fait qu’elles devaient être soit privées et marchandes, soit gouvernementales !

3Nous avons donc fait des progrès.

4J’aimerais maintenant vous parler de la théorie conventionnelle de l’action collective que l’on trouve dans nombre de nos manuels, certes pas dans tous mais dans un grand nombre, et qui est fondée sur le travail novateur et important de Mancur Olson et Garret Hardin. Ces auteurs supposent que tous les individus sont de simples optimisateurs, à la recherche de gains matériels, et que ce gain est ce qui nous motive tous. Le dilemme dans une ressource, par exemple une pêcherie (et Fikret Berkesψ nous a beaucoup appris sur ce sujet au cours des années), c’est qu’il est très difficile de la définir et de la limiter en tant qu’ensemble. Donc, si moi je pêche les poissons d’un lac ou d’une pêcherie côtière dans un océan, ces poissons ne sont plus disponibles pour quelqu’un d’autre. Une partie du problème des ressources communes est qu’il est très, très difficile d’exclure quelqu’un de son exploitation. C’est possible mais c’est coûteux. Quiconque en retire une partie pour sa consommation l’enlève aux autres. Cela peut créer un vrai dilemme car chacun veut être la personne qui n’a pas à limiter son exploitation tout en souhaitant que les autres le fassent. Cette théorie est largement acceptée, elle se trouve dans un grand nombre de nos manuels et sous-tend l’intervention du gouvernement et l’imposition de règles. Dans de nombreuses facultés en sciences de l’environnement, dans la plupart en fait, tout au moins aux États-Unis, les étudiants doivent étudier l’article de Garrett Hardin quelque trois ou quatre fois avant d’avoir terminé leurs études.

5Si nous réfléchissons à la façon de représenter cette théorie schématiquement, nous avons des individus qui maximisent leurs intérêts à court terme, ce qui, face à ce genre de dilemme, conduit à des résultats collectifs sous-optimaux. C’est donc une théorie très simple si vous n’utilisez que deux variables comme ceci, les bénéfices individuels à court terme des individus et les résultats du collectif. Si nous utilisons cette théorie conventionnelle pour améliorer les résultats de l’exploitation de ces ressources, de nouvelles règles doivent être imposées de l’extérieur et cela nous donne un rôle très important, à nous les scientifiques. Les scientifiques que nous sommes sont censés créer des modèles, trouver de nouvelles voies de réflexion et rechercher dans nos modèles et nos théories la solution optimale, pour ensuite recommander que la propriété revienne soit au secteur privé, soit au gouvernement. Nous pouvons supposer que les usagers ne vont pas résoudre ce dilemme de second ordre, c’est-à-dire trouver de nouvelles règles qu’ils s’imposeraient à eux-mêmes. Ils ne parviennent déjà pas à résoudre un dilemme de premier ordre, celui de réduire chacun individuellement leur exploitation… Notre rôle à nous est donc de développer des modèles qui peuvent être utilisés pour résoudre le problème, et de nombreux scientifiques sont ainsi devenus très, très fiers de ce rôle. Leur raisonnement était basé sur le fait que les individus allaient continuer à maximiser leurs bénéfices à court terme mais que les autorités externes allaient leur imposer de nouvelles règles sur la base de nos modèles ; avec ces nouvelles règles, même en recherchant la maximisation des bénéfices individuels, des résultats optimaux seraient atteints pour la société. Très bien, sans équivoque, magnifique, mais illusoire.

6Nos recherches empiriques sur l’action collective liée aux ressources communes montrent que, dans des circonstances bien particulières, des personnes – en situation expérimentale, en laboratoire, ne se connaissant pas, n’ayant aucun moyen d’établir qui fait quoi, dans l’anonymat le plus complet – ont un comportement en adéquation avec la théorie. Mais nous avons trouvé dans des études de cas publiées par de nombreux auteurs des degrés élevés de coopération* sur le terrain. Nous avons fait de nouvelles recherches et trouvé de l’action collective, certes pas partout, mais lorsqu’on nous soutient qu’une telle action est impossible, la retrouver dans n’importe quel cadre défie cette théorie de l’impossibilité. Les facteurs qui influent sur la coopération des usagers se sont avérés être très nombreux. Ce n’est pas simplement une ou deux choses qui sont déterminantes, et il nous faut donc passer par un certain nombre d’étapes. Nous n’avons pas fini mais nous progressons.

Des comportements et des micro-situations

7Notre première étape, et le résultat de nombreuses années de recherches menées ensemble, indique que nous devons changer la théorie conventionnelle d’individus optimisateurs, bornés et égoïstes, recherchant un profit privé immédiat. Nous ne pensons pas que tous les êtres humains soient des anges, ce n’est pas vrai, mais nous devons maintenant intégrer dans nos réflexions en nous basant sur le travail d’Herbert Simon (Simon, 1976) que, si les individus veulent prospérer, l’information dont ils disposent est incomplète. Ils ne comprennent pas parfaitement comment maximiser, mais ils apprennent et, avec une rationalité limitée, améliorent leur situation avec le temps. Ils sont particulièrement réceptifs à l’apprentissage des normes sociales et un travail phénoménal réalisé par les psychologues sociaux montre la vitesse à laquelle les êtres humains apprennent ces normes et l’importance qu’elles ont à leurs yeux. Ainsi avec le temps, les gens apprennent les normes sociales et les préférences other-regarding (dirigées vers autrui). Tout dépend de qui est impliqué dans une situation et de sa structure. Si nous nous trouvons en présence d’un groupe d’individus égoïstes et bornés, qui ne recherchent que leurs bénéfices personnels, c’est ce que tous finissent par faire. Mais, dans de nombreuses situations, ce n’est pas ce que font les autres mais la structure de la situation qui influence leur comportement, leur apprentissage mutuel et leur cheminement vers la réciprocité. Il y a ainsi une relation de dualité entre un modèle différent de comportement humain et les modèles complexes observés sur le terrain. Nous sommes là sur une question très difficile où nous essayons d’expliquer la coopération dans des situations complexes, ce n’est pas facile mais nous devons le faire.

8Malheureusement, il n’existe pas une seule variable pouvant expliquer de meilleurs niveaux de coopération. Certains analystes pensent que tous les groupes de petite taille devraient être capables de résoudre le problème de la coopération. Non, nous constatons que des groupes importants parviennent à le résoudre alors que des petits groupes échouent. On observe régulièrement, quel que soit le secteur ou la méthode, que les participants ont tendance à coopérer s’ils croient que les autres personnes se trouvant dans la même situation vont faire de même. Mais cela n’est pas une variable externe évidente. On ne peut pas toujours savoir quand et en qui ou en quoi les gens vont accorder leur confiance ; mais gagner cette confiance est une variable très importante. Si vous croyez vraiment que les autres vont coopérer et sont dignes de confiance, vous avez moins peur de devenir la « bonne poire » car c’est une des grandes craintes dans ce genre de situation. En effet, les gens pensent « je vais coopérer et les autres non et je vais être la bonne poire ». Ils cherchent donc à augmenter la réciprocité et la confiance de diverses manières (figure 1.1). S’ils y parviennent, le comportement qui en résulte mène à des résultats de plus en plus complexes et, au lieu de nous contenter d’un nouveau modèle basé sur l’individu ou d’un modèle unique de la situation, nous devons prendre en compte la façon dont les individus interagissent dans différentes situations. C’est pour cela que c’est difficile. Au lieu donc de ce petit modèle bien simple, nous devons penser à des individus qui apprennent et mettent en pratique : ils peuvent apprendre les normes de comportement et utiliser les normes d’interaction mais, dans une situation donnée, ils sont aussi sous l’influence des variables micro-situationnelles.

Figure 1.1. Degré de confiance et niveau de coopération affectés par le contexte et la micro-situation des dilemmes sociaux.

Figure 1.1. Degré de         confiance et niveau de coopération affectés par le contexte et la         micro-situation des dilemmes sociaux.

L’individu, influencé par un contexte rapproché (caractéristique de la situation en cours) et un contexte plus général (normes, références…), est capable d’apprendre et d’adopter ou de suivre des normes de comportement. En fonction de ses caractéristiques individuelles et du contexte, l’individu déterminera son niveau de coopération, qui le conduira à agir, et il appréciera les résultats de son action qui nourriront son apprentissage.

Source : Poteete et al., 2010.

9Un exemple de micro-situation peut être la famille. Certaines familles ont une façon bien à elles de s’assurer que la vaisselle et les différentes tâches ménagères sont faites : chacun compte sur la contribution de l’autre. Mais ce n’est pas le cas dans d’autres familles et pourtant ils communiquent entre eux tous les jours ; ainsi l’évier peut être considéré comme une ressource commune qui peut être gérée de diverses façons par les membres de la famille. Dans les micro-situations de la famille, d’une équipe de pêcheurs, d’un groupe d’exploitants de la forêt ou d’usagers de l’eau, ces facteurs micro-situationnels sont très importants. Mais ils sont enchâssés dans un contexte plus large et, dans ce contexte élargi, nous devons tenir compte de l’histoire du groupe dans le temps, de tout ce qui constitue les influences externes et de leur importance, de ce que font les agents publics, etc. Ces facteurs mènent certains individus à choisir une situation, où ils entrent, ils interagissent et se soutiennent mutuellement, ce qui augmente les niveaux de coopération et les bénéfices nets ; la rétroaction est positive. L’interaction incite donc à poursuivre la coopération et les résultats s’améliorent avec le temps. Il se peut aussi que certains commencent à tricher et les niveaux de coopération diminuent légèrement, que d’autres aient peur et ne coopèrent plus et puis d’autres et d’autres ; la rétroaction est négative et la situation va en empirant.

De multiples méthodes

10Nous essayons donc de comprendre cette situation très complexe et nous progressons, en partie parce que nous expérimentons en situation de laboratoire. L’avantage du laboratoire, c’est que nous créons la structure et que nous pouvons changer cette structure, une variable à la fois, et observer ce qui se passe dans cette situation. Nous avons constaté une plus forte coopération dans certaines situations expérimentales que dans d’autres, certaines expériences ont été faites en laboratoire, d’autres sur le terrain.

11Dans le cas d’une expérience sur les ressources communes sans aucune communication, ainsi que je l’ai déjà mentionné, les individus vont surexploiter la ressource de façon croissante et ce constat peut être utilisé comme point de départ. Nous leur donnons ensuite la possibilité de communiquer et, habituellement, c’est une première étape importante car elle mène à des niveaux accrus de coopération. Si nous leur donnons la possibilité de contrôler et de se sanctionner mutuellement, en laboratoire, ils le font. L’effet net de la sanction dépend du niveau de communication que l’on permet. Certains ont réagi excessivement à nos résultats sur la notion de sanction pensant que celle-ci était la panacée, mais cela n’est pas le cas ; la sanction combinée à la communication peut aider les gens à créer une situation beaucoup plus solide que lorsqu’ils n’ont pas la possibilité de sanctionner. La revue Science a récemment publié un article, coécrit par Marco Janssen et plusieurs auteurs, sur des expériences en laboratoire réalisées dans le cadre de l’étude sur les systèmes socio-écologiques, confirmant ce constat dans un environnement encore plus complexe que celui que nous évoquons (Janssen et al., 2010).

12Il faut développer et cumuler tout ce que nous comprenons des attributs structurels d’une micro-situation. Nous sommes revenus sur une centaine d’expériences différentes en nous concentrant sur ces aspects et nous avons essayé d’identifier quels étaient les facteurs micro-situationnels qui pouvaient augmenter la coopération dans une situation expérimentale (figure 1.2).

Figure 1.2. Variables micro-situationnelles affectant la confiance et la coopération dans les dilemmes sociaux.

Figure 1.2. Variables         micro-situationnelles affectant la confiance et la coopération dans         les dilemmes sociaux.

Source : Poteete et al., 2010.

13Reprenons certains de ces facteurs :

  • l’un d’entre eux est un taux de rendement marginal plus élevé : si nous investissons du temps et des efforts à résoudre un problème, par exemple à ne pas exploiter une forêt mais à la préparer en vue d’une exploitation durable, notre contribution personnelle augmente le rendement de la forêt, sa productivité ;

  • lorsque la communication est possible, elle joue un rôle déterminant dans nos micro-situations, comme je l’ai déjà dit et comme nous l’avons constaté à maintes reprises ;

  • la réputation : si les gens ne connaissent pas vraiment les détails d’une histoire mais savent que Joe ou Susie a la réputation d’être responsable et fiable, cela fait une grande différence pour eux et influe sur leur volonté de coopérer à long terme.

14Dans les variables micro-situationnelles qui ont des effets positifs, on peut citer :

  • la capacité des gens à s’investir à long terme. Dans le contexte du laboratoire, nous ne pouvons pas travailler sur la même durée que sur le terrain. Mais quelquefois, en faisant des expériences sur une heure, nous avons pu recréer des situations expérimentales dans lesquelles les gens interagissent sur une période de deux ou trois mois. À plus long terme, ils peuvent communiquer entre eux et constater qu’en coopérant les bénéfices s’améliorent ;

  • encore plus intéressant, la capacité de pouvoir « sortir », de « quitter », est très importante. Toute personne, qui pense que le groupe n’est pas en train de résoudre le problème ou de bien faire le travail, peut s’en aller. Cette option, liée au fait que certains s’en vont vraiment, montre clairement aux autres que leur comportement ne permet pas de résoudre le problème à long terme ;

  • la sécurité de votre contribution. Cela peut se tester en laboratoire un peu plus facilement que sur le terrain. Vous demandez par exemple aux gens de contribuer financièrement ; vous leur expliquez que lorsque vous aurez rassemblé un montant X vous l’investirez, mais que, si ce montant n’est pas atteint, leur contribution sera remboursée. Tous ceux qui ont contribué se trouvent ainsi protégés contre les « passagers clandestins » (free riders) qui eux ne vont tirer aucun bénéfice de leur attitude de non-contribution.

15Des variables micro-situationnelles peuvent avoir des effets mitigés :

  • la taille du groupe. Les résultats ne sont pas uniformes pour ce facteur. On observe, dans le cas d’expériences concernant un bien public, que la probabilité que les sujets contribuent est plus forte dans les groupes de grande taille que dans les petits groupes, mais le contraire est vrai dans le cas de ressources communes ;

  • l’information sur les actions des autres. Le fait de rendre publiques les actions de chacun peut également avoir un double effet. Dans certaines expériences, on observe que la coopération s’accroît alors qu’elle diminue dans d’autres. Quand il s’agit des ressources communes, une fois que les gens voient que la coopération baisse, elle diminue ensuite très rapidement ;

  • la capacité de pouvoir sanctionner peut apporter aux gens des bénéfices considérables, comme je l’ai déjà mentionné plus haut. Mais s’ils ne peuvent pas se transmettre l’information, l’efficacité de la sanction diminue ;

  • l’hétérogénéité des participants mène à une grande variété de résultats, quelquefois positifs, quelquefois négatifs. Nous n’avons pas encore de résultat théorique clair dans ce cas.

16Nous pensons donc en termes de petite micro-situation emboîtée dans laquelle les individus qui adoptent et apprennent les normes essaient de se décider. Vont-ils coopérer ou pas ? S’ils décident de coopérer, la coopération va s’accroître, etc.

17Toutes ces variables structurelles ont un impact et elles sont nombreuses ! On nous demande constamment quelle est la variable qui compte. Notre problème c’est qu’il n’y en a pas une, mais une combinaison qui reflète à la fois l’écologie locale, et les normes et croyances des participants, c’est-à-dire notre micro-situation.

De la situation d’action au cadre élargi des systèmes socio-écologiques

18Certains d’entre nous travaillent depuis un certain temps dans un contexte plus large, pour des recherches sur la police, la forêt ou l’irrigation… Les forêts dans le monde font partie intégrante d’écologies et de sociétés particulières. Ce que nous essayons donc de faire est d’intégrer les résultats que nous obtenons au niveau micro dans les systèmes socio-écologiques plus larges que nous étudions. Je vais vous montrer ce cadre modifié qui pourrait représenter par exemple un lac, un océan, une forêt ou un étang, c’est-à-dire un système socio-écologique que nous considérons comme constitué de quatre éléments internes importants (figure 1.3).

Figure 1.3. Contexte de système socio-écologique élargi affectant des micro-situations.

Figure 1.3. Contexte de         système socio-écologique élargi affectant des micro-situations.

Source : Poteete et al., 2010.

19Nous pourrions réfléchir aux systèmes de ressources (RS) qui rassembleraient les caractéristiques d’une forêt, d’un système aquatique, d’une pêcherie ou de tout autre système qui nous intéresse, et à cette micro-situation que nous appelons une situation d’action. Celle-ci peut être modélisée mathématiquement en termes de jeu formel* ou en termes de situation d’action comme nous le faisons depuis 25 ans dans le cadre de l’Institutional Analysis and Development (IAD) que nous avons développé.

20La structure de la situation d’action dépend également du système de gouvernance (GS) qui s’applique à cette zone, à ce problème particulier et à des acteurs (A). Lorsque les acteurs sont formés à coopérer entre eux, la situation est entièrement différente que lorsqu’ils sont en situation de compétition très forte et que l’interaction est alors très, très concurrentielle. Imaginez les interactions au sein d’une équipe de sport et la façon dont les membres ont été formés à interagir lorsqu’ils jouent au basket, au football, qu’ils font une course automobile, etc. C’est toute autre chose que lorsque les gens essaient de résoudre un problème ensemble et qu’ils essaient de coopérer plutôt que de rivaliser entre eux, mais la concurrence peut apparaître. L’être humain n’est donc pas que coopératif ou compétitif.

21Nous sommes en train d’élaborer des définitions générales de tous les termes clés et de voir comment ils sont reliés entre eux.

22Le contexte élargi influe sur la micro-situation et, dans le travail qui est en cours, nous tentons de réviser le cadre du système socio-écologique que nous avons développé afin d’inclure les résultats obtenus sur le terrain.

23Les recherches menées sur les forêts et les ressources forestières, étudiées de façon approfondie, illustrent ces évolutions. Dans un programme de recherche de l’International Forestry Resources and Institutions (Ifri), nous avons mis en évidence un résultat très intéressant, à savoir que la nature du système de gouvernance formel n’est pas étroitement liée à sa performance sur le terrain (voir encadré Recherches de l’International Forestry Resources and Institutions). Nous avons trouvé une relation statistique très forte entre le contrôle par les usagers et l’augmentation de la densité des forêts. Dans ce cas, une variable inattendue (le contrôle par les usagers eux-mêmes), que nous avons commencé à mesurer très tôt sur le terrain, s’est avérée importante à chaque fois.

24Nous avons ensuite étudié les forêts Ifri dans 14 pays différents et cela nous a permis de faire une analyse multivariée sur la base de variables diverses du cadre des systèmes socio-écologiques avec lequel nous travaillons. Coleman et Steed (2009) et Chhatre et Agrawal (2008) ont montré que, lorsque les groupes d’usagers locaux ont le droit de récolter, tout au moins certains produits, pas forcément du bois, mais des produits utiles, ils ont tendance à conserver la forêt en bon état. Et cela nous mène fréquemment au contrôle, et le contrôle une fois encore est une variable importante. Les décideurs politiques ont l’impression qu’il faut tenir les gens éloignés de la forêt pour la rendre durable. Ce n’est pas ce que nous constatons, il faut donc aborder certaines de ces questions avec beaucoup de précaution.

25Dans une étude récente publiée dans les Proceedings of the National Academy of Science, Chhatre et Agrawal (2008) ont étudié les changements de conditions de forêts sur une période de cinq ans, sur la base d’entretiens avec les usagers et d’évaluations de spécialistes. Les forêts ayant une probabilité de régénération élevée – ce qui signifie que la forêt se régénère avec le temps – étaient souvent de taille petite ou moyenne, avec une valeur commerciale plus modeste, un contrôle et un suivi local important, et une action collective forte pour améliorer la qualité de la forêt.

26Nous avons donc ce groupe de variables qui vont ensemble : contrôle et application des règles, densité et taille de la forêt (figure 1.4).

Figure 1.4. Relation entre la taille du commun forestier et les probabilités estimées de dégradation et de régénération, selon le niveau d’application des règles.

Figure 1.4. Relation entre         la taille du commun forestier et les probabilités estimées de         dégradation et de régénération, selon le niveau d’application des         règles.

Chaque courbe représente la probabilité de dégradation (gauche) et de régénération (droite) suivant l’évolution de la taille de la forêt (en log) pour un niveau donné d’application des règles (légende), les autres variables dans le modèle étant à leurs valeurs médianes. À gauche, on indique la probabilité de dégradation en ordonnée. L’axe des abscisses représente la taille de la forêt. La courbe la plus haute correspond à l’absence totale de contrôle, la plus basse correspond à un contrôle strict. La probabilité de dégradation augmente donc avec la taille de la forêt, mais toute application des règles et tout contrôle par la population locale influent de façon très significative sur le niveau de dégradation. À droite, on représente la probabilité de régénération. On devrait observer le contraire et c’est le cas. Lorsque la forêt est bien contrôlée et les règles sont appliquées, la probabilité de régénération augmente à tous les niveaux de taille, mais moins dans les grandes forêts que dans les petites. Nous commençons donc à disposer de suffisamment d’études différentes pour pouvoir faire des analyses multivariées qui sont très importantes dans le temps.

Source : Chhatre et Agrawal, 2008.

27Au moment où j’ai écrit Governing the Commons (traduit par Gouvernance des biens communs en français) en 1990, j’avais postulé que les sanctions progressives et le contrôle par les usagers étaient importants pour des systèmes de gouvernance robustes. Les données confirment ce postulat encore et encore, ce qui fait plaisir ! Les sept autres principes directeurs cités dans Governing the Commons ont maintenant été passés en revue dans une étude de Cox et al. en 2010. Ils ont analysé 90 études différentes ciblant ouvertement les principes directeurs. Et ils ont fait du bon travail.

28Mais revenons à cette notion de principes directeurs. Certains se demandent ce que ça signifie. Qu’est-ce que c’est qu’un principe directeur ? Et bien les sanctions progressives en sont un ; les systèmes qui deviennent robustes avec le temps sont fondés sur un genre de sanction progressive. Les règles de délimitation* (de la ressource, de la communauté) en sont un autre exemple. Il faut savoir que les règles de délimitation spécifique peuvent varier ; par exemple, un membre de votre famille doit avoir résidé dans une communauté depuis trois générations ou bien vous devez obtenir une autorisation ou bien vous devez avoir un diplôme universitaire etc. Nous avons trouvé 128 règles de délimitation différentes sur le terrain. Le principe directeur signifie que les usagers ont spécifié et se sont mis d’accord sur une règle de délimitation. La résistance des systèmes aux dérèglements s’en trouve accrue avec le temps, mais nous ne savons pas quelle est la meilleure règle de délimitation spécifique et je pense vraiment que nous n’en aurons jamais une car cela dépend énormément du type de ressource et du type de communauté.

29Nous avons donc clarifié tout ceci et mes collègues ont modifié mon constat initial de trois façons :

  • tout d’abord, ils se sont penchés sur les délimitations et se sont aperçus que je n’avais pas bien séparé l’idée de délimitation entre individus et les délimitations de la ressource physique même. Ils ont donc maintenant une règle de délimitation 1a et 1b afin de les préciser ;

  • en ce qui concerne la congruence, ils font maintenant la distinction entre les règles congruentes avec les conditions locales sociales et socio-écologiques, et la distribution des bénéfices et des coûts. Ils ont donc apporté une précision supplémentaire ;

  • en ce qui concerne le contrôle, ils ont inclus le contrôle de l’état de la ressource et des autres usagers.

30Pendant vingt ans de recherche, un certain nombre de personnes ont soulevé des questions et tenté d’améliorer les réponses. Je suis très, heureuse de voir cette évolution. Leur article est publié dans Ecology and Society (Cox et al., 2010).

31Pourquoi ces principes directeurs sont-ils importants ? Ils font référence au problème de l’accroissement de la durabilité. Si les règles de délimitation et le contrôle sont précis, les participants peuvent être assurés que les règles opérationnelles* mises en place seront suivies par les autres, car les règles de délimitation sont connues et les usagers effectuent un contrôle. Ceux qui connaissent les effets des règles sont ceux qui les élaborent, ce qui augmente la durabilité. Le principe directeur concernant la résolution des conflits locaux – et il n’existe pas vraiment de groupe sans conflit occasionnel – permet aux gens d’exprimer et de résoudre ce conflit. La diversité des unités de gouvernance, emboîtées telles qu’on les décrit, est très importante en termes d’apprentissage, d’expérimentation et d’amélioration. Les grandes et les petites unités se renforcent mutuellement.

32Je vais maintenant m’arrêter et je vous remercie d’avoir été si attentifs. Je suis prête à répondre à vos questions.

33Merci beaucoup.

  • 14 Outil statistique qui permet de conclure à la significativité ou non d’un écart d (...)
  • 15 La surface terrière totale ou moyenne d’une aire forestière donnée peut être calc (...)
  • 16 Technique statistique permettant de savoir si une ou plusieurs variables dépendan (...)

Recherches à l’International Forestry Resources and Institutions

Une de nos premières analyses au sein de l’Ifri s’est appuyée sur plusieurs centaines d’études et a porté sur les effets d’un statut formel des forêts protégées. Ce statut était-il associé à une plus grande densité de végétation ?

Il s’est avéré difficile de répondre à cette question en début de recherche quand nous ne disposions pas de données dans le temps. Heureusement, tout au début de notre travail, des gestionnaires forestiers professionnels ont évalué la densité ainsi que d’autres caractéristiques des forêts étudiées. Nous avons donc pu utiliser ces mesures pour comparer les forêts dans les cas où d’autres données écologiques n’étaient pas disponibles. La densité de la végétation d’une forêt a pu être estimée sur la base de toutes ses parcelles.

Nous avons donc étudié 76 forêts protégées jouissant d’un statut officiel de protection et vérifié soigneusement qu’elles étaient bien la propriété de l’État. Nous avons ensuite analysé les 87 autres forêts, dont certaines étaient la propriété de l’État, d’autres appartenaient au privé et d’autres à la communauté. En 2005, nous avons tenté d’expliquer la densité de végétation (de très éparse à très abondante), par diverses autres variables dont le statut de protection des forêts. Les résultats figurent ci-dessous.

Comparaison des évaluations de la densité de végétation dans 76 forêts protégées et 87 forêts hors zone protégée.

Kolmogorov-Smimov Z score = 0,472, p = 0,979. Pas de différence significative. Source : adapté de Hayes et Ostrom (2005).

Si un étudiant en statistiques, présent ici aujourd’hui, est capable de trouver une différence statistique dans la densité selon les statuts des forêts, cela m’intéresserait beaucoup ; car tous mes étudiants sont affirmatifs, il n’y a aucune différence, et le Z-score14 est bien une façon de le vérifier.

Et pourtant, la protection de l’État est perçue comme la solution… Les aires protégées, bien que j’en sois partisane lorsqu’elles sont établies dans le respect du citoyen, ne sont pas par essence la solution que l’on croyait. Si le statut officiel de protection n’est pas déterminant, la question se pose alors de ce qui l’est.

Nous avons trouvé plusieurs réponses, dont une qui a beaucoup surpris, car elle se rapporte au fait que les usagers se chargent eux-mêmes d’une grande partie du contrôle. Or si, dans un dilemme de premier ordre*, les gens ne restreignent pas leur prélèvement, pourquoi investiraient-ils du temps et des efforts à se surveiller entre eux, ce qui constitue un dilemme de second ordre* ? Et pourtant, c’est bien ce que nous avons commencé à constater très clairement en 2005. Nous avions demandé aux personnes interviewées si elles contribuaient au contrôle et avons fait plusieurs visites dans le temps. Nous avons trouvé une relation statistique très forte entre les contrôles réguliers et la densité de la végétation. De nouveau, quand nous avons voulu évaluer l’importance du type de gestion formel, nous avons constaté à l’inverse que la relation statistique n’était pas claire entre les variables relatives au type de régime foncier forestier et les changements de densité forestière.

Lorsque les usagers s’investissent dans le contrôle, la différence observée dans l’état des forêts est énorme.

Dans un article du Proceedings of National Academy of Science en 2006, Harini Nagendra et moi-même (2006) avons publié des analyses temporelles des changements dans le diamètre moyen des arbres à 1,30 m, dans la surface terrière15 et dans le nombre de tiges par unité de surface, qui sont toutes des variables clés prises en compte dans la littérature écologique. Nous avons analysé uniquement le type de régime foncier forestier et encore une fois nous n’avons trouvé aucune relation statistique. Nous avons ensuite vérifié que l’état des forêts étudiées était plus favorable si les usagers étaient ouvertement impliqués dans la mesure et le contrôle. Et là les résultats de l’analyse de variance (Anova)16 que nous avons réalisée figurent dans le tableau ci-dessous.

Impact de la tenure officielle et du contrôle forestier sur l’évolution de l’état des forêts (Anova).

(a) Gouvernement, communautaire, privé. (b) Au moins un groupe d’usagers est impliqué dans un contrôle régulier des règles d’usage de la forêt. (*) significatif à 0,5 ; (**) significatif à 0,01. Source : Ostrom et Nagendra, 2006.

Notes

14 Outil statistique qui permet de conclure à la significativité ou non d’un écart dans un profil donné. Le Z-score, qui est une grandeur sans unité, exprime l’écart par rapport à la valeur moyenne en déviation standard (ou encore écart-type). Un signe positif indique que la valeur mesurée est supérieure à la valeur moyenne cible. Ici, un Z-score de 0,472 signifie que la valeur mesurée est distante de 0,47 écarts-type de la valeur cible moyenne. Si Z est inférieur à 2 (avec une probabilité de 0,5 %), on peut conclure de la justesse de la valeur dans le profil considéré.

15 La surface terrière totale ou moyenne d’une aire forestière donnée peut être calculée par la somme des surfaces de la section de tronc mesurée à 1,30 mètre du sol de tous les arbres de cette aire ; elle s’exprime habituellement en m²/ha de surface.

16 Technique statistique permettant de savoir si une ou plusieurs variables dépendantes (appelées aussi variables endogènes ou à expliquer), ici en colonnes, sont en relation avec une ou plusieurs variables dites indépendantes (ou variables exogènes ou explicatives), ici en ligne. On calcule les différentes variances pour chacun des échantillons à comparer, et on fait le rapport de la plus grande sur la plus petite, ce rapport est F. Cette valeur est comparée, dans une table dite de Hartley à une valeur théorique et doit lui être inférieure pour un seuil de risque choisi (ici 99 % et 50 %).

Table des illustrations

Titre Figure 1.1. Degré de confiance et niveau de coopération affectés par le contexte et la micro-situation des dilemmes sociaux.
Légende L’individu, influencé par un contexte rapproché (caractéristique de la situation en cours) et un contexte plus général (normes, références…), est capable d’apprendre et d’adopter ou de suivre des normes de comportement. En fonction de ses caractéristiques individuelles et du contexte, l’individu déterminera son niveau de coopération, qui le conduira à agir, et il appréciera les résultats de son action qui nourriront son apprentissage.
Crédits Source : Poteete et al., 2010.
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Titre Figure 1.2. Variables micro-situationnelles affectant la confiance et la coopération dans les dilemmes sociaux.
Crédits Source : Poteete et al., 2010.
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Titre Figure 1.3. Contexte de système socio-écologique élargi affectant des micro-situations.
Crédits Source : Poteete et al., 2010.
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Titre Figure 1.4. Relation entre la taille du commun forestier et les probabilités estimées de dégradation et de régénération, selon le niveau d’application des règles.
Légende Chaque courbe représente la probabilité de dégradation (gauche) et de régénération (droite) suivant l’évolution de la taille de la forêt (en log) pour un niveau donné d’application des règles (légende), les autres variables dans le modèle étant à leurs valeurs médianes. À gauche, on indique la probabilité de dégradation en ordonnée. L’axe des abscisses représente la taille de la forêt. La courbe la plus haute correspond à l’absence totale de contrôle, la plus basse correspond à un contrôle strict. La probabilité de dégradation augmente donc avec la taille de la forêt, mais toute application des règles et tout contrôle par la population locale influent de façon très significative sur le niveau de dégradation. À droite, on représente la probabilité de régénération. On devrait observer le contraire et c’est le cas. Lorsque la forêt est bien contrôlée et les règles sont appliquées, la probabilité de régénération augmente à tous les niveaux de taille, mais moins dans les grandes forêts que dans les petites. Nous commençons donc à disposer de suffisamment d’études différentes pour pouvoir faire des analyses multivariées qui sont très importantes dans le temps.
Crédits Source : Chhatre et Agrawal, 2008.
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© Éditions Quæ, 2017

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